在信息技术领域中，多传感器联合配置和跟踪算法是传感器网络研究中的一个重要内容，尤其在目标追踪、环境监控、战争感知、农业生产等多个领域有广泛的应用。本文提出了一种在传感器网络中实现多传感器配置和多目标跟踪的算法。该算法首先提出了一个传感器精度和成本（PaC）的指标，并以此为对象函数来设计跟踪系统的总体PaC。在一定的网络约束条件下，利用经典的匈牙利算法优化传感器与目标之间的分配关系，这种分配关系反映了传感器与目标之间的关联。在此基础上，文章进一步关注测量关联问题，并提供了一个多传感器概率假设的方程，或称为序列多传感器多重假设跟踪器（MHT）的一个版本。通过涉及四个传感器和两个目标的实验验证了所提出的算法。
文章中提到的关键技术点有以下几点：
1. 多传感器配置（Multi-sensor configuration）：这一技术关注于如何选择和配置传感器网络。在面对高速飞行物体，例如速度超过5马赫，飞行高度在20公里到100公里之间的高超音速飞行器（HV），需要在广阔的空域中追踪。这里传感器配置的优化对于提高整个网络的追踪性能至关重要。
2. 多目标跟踪（Multi-target tracking）：多目标跟踪是指在传感器网络中跟踪多个目标的运动状态。这一技术在目标识别、运动估计、目标分类等任务中都具有实际应用价值。
3. 精度和成本指数（Precision and cost index）：精度和成本（PaC）指数是用于评估传感器网络配置优劣的重要指标之一。它综合考虑了传感器精度和成本因素，反映了在有限资源下的配置效率。一般来说，需要在保证足够精度的前提下，尽可能减少成本。
4. 匈牙利算法（Hungarian algorithm）：匈牙利算法是一种解决分配问题的组合优化算法。其核心在于寻找一种最优分配方式，使得一组要素之间的匹配成本最低。在多传感器跟踪系统中，该算法用于优化传感器与目标之间的关联分配。
5. 多传感器概率假设（Multi-sensor probability of hypotheses）：在多传感器跟踪系统中，需要计算和评估多传感器提供的各种测量数据。多传感器概率假设方程描述了如何结合多个传感器的数据来提高对目标状态估计的置信度。
6. 序列多传感器多重假设跟踪器（Sequential multi-sensor multiple hypothesis tracker, MHT）：这是解决多目标跟踪问题的算法之一，它通过考虑多个假设来跟踪目标，使系统能在复杂环境中更好地估计和预测目标的运动。
7. 传感器网络（Sensor networks）：传感器网络是由大量小规模的传感器节点组成，通过无线通信形成网络，以协同完成目标检测、数据处理和传输等任务的复杂系统。
通过实验验证，该算法成功地展示了其在不同环境下的有效性和稳定性。在实际应用中，通过多传感器联合配置和跟踪算法-固定传感器系统，可以实现对飞行器、车辆、人员等多种目标的实时、准确地追踪，对于提高安全监控、智能交通系统、智能农业等领域的技术水平具有重要意义。
